python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。